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实验室研究结果支持减少神经炎症可能有助于对抗阿尔茨海默病的观点
“阿尔茨海默病涉及不同机制的复杂相互作用。其中之一就是神经炎症。这就是我们在研究中关注的。具体来说，我们通过药理学方法操纵了一种称为 NLRP3 炎症小体的分子复合物。它存在于小胶质细胞中，小胶质细胞是大脑的免疫细胞，”DZNE 研究小组负责人、英国国立大学先天免疫研究所研究员、波恩大学 ImmunoSensation2 卓越集群成员 Róisín McManus 博士说。
抑制基因为对抗治疗提供了新武器......
Villanueva 实验室发现 S6K2 抑制剂具有抗黑色素瘤潜力，这也使他们发现了另一种对抗 MAPK 抑制剂治疗无效的黑色素瘤的方法。当他们抑制 S6K2 时，研究小组注意到它对另一个名为 PPARα 的基因有影响。在进一步了解 PPARα 对 NRAS MUT 黑色素瘤的影响后，研究人员利用这一发现，使用两种化合物（非诺贝特（可激活 PPARα）和 DHA（也称为 Omega-3））的联合治疗，成功诱导已知对 MAPK 抑制剂治疗有抵抗力的黑色素瘤细胞死亡。
重新编程受损的免疫细胞来对抗癌症
Kelley 实验室此前的研究表明，在晚期癌症中，当肿瘤表达更多 VISTA 蛋白（调节免疫细胞活性）时，其治疗耐药性会增强。通过增加 VISTA 表达，肿瘤实质上“劫持”了巨噬细胞（一种负责杀死和清除死细胞的白细胞），并招募它们来支持肿瘤的生长。
用于历史数据的生成对抗网络...
ptarun@ieee.org摘要半导体制造业在很大程度上取决于历史数据以进行过程优化，预测性建模和数字双胞胎创建。但是，由于设备升级，过程更改和有限的数据收集等各种因素，获得全面的历史数据集可能具有挑战性。生成的对抗网络（GAN）已通过生成与现实世界分布的合成数据，成为对此问题的有希望的解决方案。这项研究探讨了gan在半导体制造设施中生成历史数据的应用。我们讨论了数据质量的重要性，建模复杂的Fab操作中的挑战以及维护数据隐私的需求。我们还检查了适用于时间序列数据生成的专业gan体系结构，用于处理不同数据类型的多模式gans以及用于捕获设备，过程和范围范围范围指标之间关系的层次结构gan。还讨论了GAN生成数据在FAB模拟，预测性维护和过程优化中的培训方法，评估指标以及潜在的应用。此外，我们解决了有关综合数据，潜在偏见和计算要求的可靠性的担忧。最后，我们重点介绍了未来的研究方向，包括将gan与其他AI技术集成在一起，以及在整个Fab设施中创建数字双胞胎的可能性。虽然仍然存在挑战，但GAN提出了一种有希望的途径，可以通过改进的预测性建模和数字化双胞胎创建来增强半导体制造。关键字：半导体制造，生成对抗网络（GAN），历史数据，合成数据生成，预测性建模，数字双胞胎，层次模型，工厂模拟中，半导体制造行业在很大程度上依赖于历史数据，以优化历史数据，并提高产量，并维持质量控制[1]。这些数据对于开发预测模型，识别趋势并就生产参数做出明智的决策至关重要[2]。但是，获得全面的历史数据可能具有挑战性，因为过去的设备升级，过程更改或有限的数据收集等各种因素。有限或缺失的历史数据为半导体制造商带来了重大障碍。没有足够的数据，很难训练准确的机器学习模型，执行强大的统计分析或建立可靠的基准进行绩效评估。缺乏数据会阻碍过程
机器学习的对抗性攻击与防御
近年来，物联网设备的数量无疑呈爆炸式增长，达到数十亿台。然而，随着这一发展，一些新的网络安全问题也随之出现。其中一些问题是未经授权设备的部署、恶意代码修改、恶意软件部署或漏洞利用。这一事实促使人们需要基于行为监控的新设备识别机制。此外，由于该领域的进步和处理能力的提高，这些解决方案最近利用了机器和深度学习 (ML/DL) 技术。相比之下，攻击者并没有停滞不前，他们开发了针对上下文修改和 ML/DL 评估规避的对抗性攻击，并将其应用于物联网设备识别解决方案。然而，文献还没有详细分析这些攻击对个人识别解决方案的影响及其对策。这项工作探讨了基于硬件行为的个人设备识别的性能，它如何受到可能的上下文和 ML/DL 重点攻击的影响，以及如何使用防御技术提高其弹性。在这个意义上，它提出了一种基于硬件性能行为的 LSTM-CNN 架构，用于个人设备识别。然后，使用从运行相同软件的 45 台 Raspberry Pi 设备收集的硬件性能数据集，将最常见的 ML/DL 分类技术与所提出的架构进行了比较。LSTM-CNN 改进了以前的解决方案，在所有设备上实现了 +0.96 的平均 F1 分数和 0.8 的最低 TPR。之后，对之前的模型应用了以上下文和 ML/DL 为重点的对抗性攻击，以测试其稳健性。基于温度的上下文攻击无法破坏识别，但一些 ML/DL 最先进的逃避攻击是成功的。最后，选择对抗性训练和模型蒸馏防御技术来提高模型对逃避攻击的弹性，将其稳健性从高达 0.88 的攻击成功率提高到最坏攻击情况下的 0.17，而不会以有影响力的方式降低其性能。
生成对抗网络的收敛动力学
拟合神经网络通常求助于随机（或类似）的梯度下降，这是梯度下降动力学的耐噪声（且有效的）分辨率。它输出了一系列网络参数，这些参数在训练步骤中会演变。梯度下降是极限，当学习率较小并且批处理大小不限时，在训练过程中获得的这组越来越最佳的网络参数。在此贡献中，我们研究了机器学习中使用的生成对抗网络中的收敛性。我们研究了少量学习率的限制，并表明，与单个网络培训类似，GAN学习动力趋于消失学习率至一定的限制动态。这导致我们考虑度量空间中的进化方程（这是我们称为双流的自然框架）。我们给出了解决方案的正式定义，并证明了这种转化。该理论然后将其应用于甘斯的特定实例，我们讨论了这种见解如何有助于理解和减轻模式崩溃。关键字：gan;公制流；生成网络
以鼻喷形式施用的新型纳米疫苗被发现可有效对抗所有主要的 COVID-19 变体
SARS-CoV-2 肽选择免疫信息学分析工作流程。A) SARS-CoV-2 抗原选择策略。B) SARS-CoV-2 刺突三聚体 (PDB ID 6VXX) 表面表示为灰色。每个单体的受体结合域 (RBD) 以橙色突出显示。计算机工作流程中排名靠前的表位序列以黄色 (RBD 区域) 和绿色 (其他刺突区域) 突出显示。在顶视图中，选定的肽以红色突出显示 (MHC-I
针对抗癌治疗引起的心脏毒性的GPCR
摘要：过渡金属复合物中的热诱导的自旋横断现象是熵驱动的过程，已通过量热法进行了广泛的研究。然而，与分子自旋态切换相关的过量热容量从未在实际应用中探索。在本文中，我们通过实验评估了由自旋杂交膜引起的热阻尼效应，对金属微管的瞬时加热响应，并由电流脉冲加热。由于分子膜的自旋态切换，在数十微秒的时间尺度上，电线温度的阻尼最高可达10％。我们展示了快速的热充电动力学和可忽略不计的疲劳性，与自旋跃迁的固体性质一起，它似乎是在功能设备中实现热能管理应用的有前途的特征。
逻辑机动：检测和缓解太空中的对抗性硬件故障
摘要 — 卫星极易受到太空中敌对故障或高能辐射的影响，这可能导致机载计算机出现故障。过去几十年来，人们探索了各种辐射和容错方法，例如纠错码 (ECC) 和基于冗余的方法，以缓解软件和硬件上的临时软错误。然而，传统的 ECC 方法无法处理硬件组件中的硬错误或永久性故障。这项工作引入了一种基于检测和响应的对策来处理部分损坏的处理器芯片。它可以从永久性故障中恢复处理器芯片，并利用芯片上可用的未损坏资源实现连续运行。我们在目标处理器的芯片上加入了基于数字兼容延迟的传感器，以便在发生故障之前可靠地检测到芯片物理结构上的传入辐射或故障尝试。在检测到处理器算术逻辑单元 (ALU) 的一个或多个组件出现故障后，我们的对策采用自适应软件重新编译来重新合成受影响的指令，并用仍在运行的组件的指令替换这些指令，以完成任务。此外，如果故障范围更广，并妨碍了整个处理器的正常运行，我们的方法将部署自适应硬件部分重新配置来替换故障组件并将其重新路由到芯片的未损坏位置。为了验证我们的说法，我们在 28 nm FPGA 上实现的 RISC-V 处理器上部署了高能近红外 (NIR) 激光束，通过部分损坏 FPGA 结构来模拟辐射甚至硬错误。我们证明我们的传感器可以自信地检测到辐射并触发处理器测试和故障恢复机制。最后，我们讨论了我们的对策带来的开销。
对抗，克劳福德的遗产...
* Paul F. Rothstein是乔治敦法律的Carmack Waterhouse法学教授，也是美国法学院协会证据部分的2024年Wigmore Lifetime成就奖的获得者。Ronald J. Coleman是纽约大学法律律师事务所的代理助理教授，耶鲁大学法学院信息协会项目的来访者，乔治敦法律的法学兼职教授。 本文是为2024年3月的密歇根大学法律改革杂志研讨会准备的，截至该日期。 可以说，最近的最高法院案，史密斯诉亚利桑那州，144 S. Ct。 1785年（2024年），这里提出的某些问题（尤其是关于法医报告），但在这里尚未探讨任何此类影响。 作者要感谢安德鲁·格斯里·弗格森（Andrew Guthrie Ferguson）引起了韦登案的关注，以及理查德·弗里德曼（Richard D. Friedman）和密歇根大学法律改革杂志，邀请撰写本文。 1。 Crawford诉华盛顿，541 U.S. 36，68（2004）。 2。 罗纳德·J·科尔曼（Ronald J. Coleman）和保罗·罗斯斯坦（Paul F. L. R EV。 502，503–04（2011）[以下简称抢牛]；克劳福德（Crawford），美国541号，第43-47页（“面对原告的权利是一个可以追溯到罗马时代的概念。”）。 3。 美国C ONST。 修正。 vi。 4。 参见，例如 ，Paul F. Rothstein和Ronald J. Coleman，面对记忆丧失，55 G A。Ronald J. Coleman是纽约大学法律律师事务所的代理助理教授，耶鲁大学法学院信息协会项目的来访者，乔治敦法律的法学兼职教授。本文是为2024年3月的密歇根大学法律改革杂志研讨会准备的，截至该日期。可以说，最近的最高法院案，史密斯诉亚利桑那州，144 S. Ct。 1785年（2024年），这里提出的某些问题（尤其是关于法医报告），但在这里尚未探讨任何此类影响。作者要感谢安德鲁·格斯里·弗格森（Andrew Guthrie Ferguson）引起了韦登案的关注，以及理查德·弗里德曼（Richard D. Friedman）和密歇根大学法律改革杂志，邀请撰写本文。1。Crawford诉华盛顿，541 U.S. 36，68（2004）。 2。 罗纳德·J·科尔曼（Ronald J. Coleman）和保罗·罗斯斯坦（Paul F. L. R EV。 502，503–04（2011）[以下简称抢牛]；克劳福德（Crawford），美国541号，第43-47页（“面对原告的权利是一个可以追溯到罗马时代的概念。”）。 3。 美国C ONST。 修正。 vi。 4。 参见，例如 ，Paul F. Rothstein和Ronald J. Coleman，面对记忆丧失，55 G A。Crawford诉华盛顿，541 U.S. 36，68（2004）。2。罗纳德·J·科尔曼（Ronald J. Coleman）和保罗·罗斯斯坦（Paul F.L. R EV。 502，503–04（2011）[以下简称抢牛]；克劳福德（Crawford），美国541号，第43-47页（“面对原告的权利是一个可以追溯到罗马时代的概念。”）。 3。 美国C ONST。 修正。 vi。 4。 参见，例如 ，Paul F. Rothstein和Ronald J. Coleman，面对记忆丧失，55 G A。L. R EV。502，503–04（2011）[以下简称抢牛]；克劳福德（Crawford），美国541号，第43-47页（“面对原告的权利是一个可以追溯到罗马时代的概念。”）。3。美国C ONST。 修正。 vi。 4。 参见，例如 ，Paul F. Rothstein和Ronald J. Coleman，面对记忆丧失，55 G A。美国C ONST。修正。vi。4。参见，例如，Paul F. Rothstein和Ronald J. Coleman，面对记忆丧失，55 G A。，Paul F. Rothstein和Ronald J. Coleman，面对记忆丧失，55 G A。;在504号抓住上前注2的斗牛；克劳福德（Crawford），美国541号，第42页（指出权利“适用于联邦和州起诉”）。L. R EV。 95，97–113（2020）[以下是面对记忆丧失]；另请参见乔治·费舍尔（George Fisher），克劳福德（Crawford）崩溃，113 M ICH。 L. R EV。 f irst I Mpressions 17，17-27（2014）。 5。 参见俄亥俄州诉罗伯茨，448 U.S. 56，66（1980）；大卫·艾伦·斯克兰斯基（David Alan Sklansky），《对抗与公平》，第45 t t。 t ech L. r ev。 103，107（2012）（“可靠性当然是在克劳福德案中被拒绝和推翻的对抗分析的试金石 - 俄亥俄州诉Roberts诉Roberts的方法。”）。L. R EV。95，97–113（2020）[以下是面对记忆丧失]；另请参见乔治·费舍尔（George Fisher），克劳福德（Crawford）崩溃，113 M ICH。L. R EV。 f irst I Mpressions 17，17-27（2014）。 5。 参见俄亥俄州诉罗伯茨，448 U.S. 56，66（1980）；大卫·艾伦·斯克兰斯基（David Alan Sklansky），《对抗与公平》，第45 t t。 t ech L. r ev。 103，107（2012）（“可靠性当然是在克劳福德案中被拒绝和推翻的对抗分析的试金石 - 俄亥俄州诉Roberts诉Roberts的方法。”）。L. R EV。f irst I Mpressions 17，17-27（2014）。5。参见俄亥俄州诉罗伯茨，448 U.S. 56，66（1980）；大卫·艾伦·斯克兰斯基（David Alan Sklansky），《对抗与公平》，第45 t t。t ech L. r ev。103，107（2012）（“可靠性当然是在克劳福德案中被拒绝和推翻的对抗分析的试金石 - 俄亥俄州诉Roberts诉Roberts的方法。”）。